En tiempo récord desarrollaron el software y
las pruebas se hicieron con un robot humanoide Unitree G1 que fue proporcionado por la empresa Glexco Robotics. La competencia no se centró en la construcción del hardware, sino en la capacidad de los equipos para programar y dar autonomía al robot.
Precisamente, el software desarrollado permitía que el robot humanoide de Glexco, el cual llevaron a la competencia, imitara al operador sin perder el equilibrio, manteniendo la estabilidad necesaria para no caerse durante las tareas que debía desarrollar.
Programando al robot
En entrevista con la agencia Andina, Leonardo Pérez, líder del equipo NonHuman, explica cómo fue la participación peruana en la categoría Logistics Picking, una prueba en la que los robots debían ejecutar tareas logísticas bajo distintos niveles de autonomía, desde la teleoperación hasta el control avanzado.
“Nosotros teleoperamos el robot humanoide a cuerpo completo para recoger objetos de un estante en donde incluso tuvimos que poner en cuclillas al robot para agarrar objetos de la zona inferior y llevarlos a una caja en un tiempo de 10 minutos. Por cada objeto que estaba en el nivel superior, te daban una cierta cantidad de puntos y a medida que ibas bajando la dificultad aumentaba. A veces también te descontaban puntos si es que las cajas se caían. Fue bastante complicado porque incluso habían robots que al intentar hacer la parte de abajo se le salía la mano o se caían completamente”, señala Pérez.
El equipo peruano enfocó todos sus esfuerzos en la teleoperación remota, una de las tres modalidades permitidas en el concurso. Para el mapeo de movimiento utilizaron visores de realidad virtual (VR) y capturaron los movimientos del operador humano.
Otra tecnología que usaron fue la IA. La inteligencia artificial funcionó como un puente crítico para traducir los movimientos humanos al cuerpo del robot de forma estable.
“La inteligencia artificial trata de capturar estos movimientos y hacerlo lo más estable posible, para que cuando te imite el robot no se caiga, se estabilice, se mantenga bien parado, puede imitar de forma correcta”, detalla el estudiante de Matemática de la PUCP.
Triunfo peruano
Este triunfo no solo es una medalla, es un paso gigante que demuestra que en el Perú sí se puede implementar este tipo de tecnología, a pesar de las limitaciones que existen.
Precisamente Leonardo Pérez revela una brecha significativa entre el ecosistema tecnológico latinoamericano y el asiático, norteamericano o europeo. Por ejemplo,
en nuestro país el acceso a hardware es escaso y costoso, mientras que China o en Estados Unidos, las universidades cuentan con múltiples unidades, pueden experimentar y cuentan con laboratorios especializados.
Lee también:
Startup peruana premiada promueve laboratorios remotos y simulaciones de robóticaEl financiamiento para este proyecto fue clave, para ello la empresa Glexco facilitó el préstamo de un robot humanoide en Perú para pruebas previas y financió parte del viaje. Por su parte la PUCP, brindó apoyo económico para los estudiantes, también se contó con el financiamiento de una empresa china y se utilizaron ingresos propios de los participantes.
Automatización tareas
El objetivo del equipo peruano es impulsar el desarrollo de esta tecnología en la región para transformar la industria.
"Nuestro enfoque está en delegar a los robots tareas repetitivas, peligrosas o desgastantes que afecten la salud humana. Por ejemplo, puede funcionar muy bien en el empaquetamiento de productos agrícolas como alcachofas, donde ya existe una demanda por falta de personal dispuesto a realizar trabajos altamente repetitivos y que el robot lo puede automatizar", señala el CEO de NonHuman.
Si bien en la competencia se utilizó teleoperación debido a la complejidad de la competencia, la meta a largo plazo es lograr la autonomía total de los sistemas robóticos.
"La misión es que los robots trabajen de manera totalmente autónoma. Hay muchas industrias que podrían verse favorecidas si es que esto funciona. Actualmente estamos desarrollando dos brazos robóticos que estamos probando para tareas repetitivas y de esa manera automatizamos procesos en la industria", concluye Pérez.
El equipo está integrado por: Leonardo Pérez Nestares ( Matemáticas PUCP), Aniella Ubillús Peña (Ingeniería Mecatrónica PUCP), Brik Meza Pinedo (Ingeniería Mecatrónica PUCP), Mitshell Ramos Quispe (Ingeniería Mecatrónica PUCP), Raul Bastidas Artica (Ingeniería Mecatrónica UPC) y Aryan Mangla (Computer Science, Manipal Institute of Technology)